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Learning local equivariant representations for quantum operators
要約 密度汎関数理論 (DFT) フレームワークにおけるハミルトニアン行列、オー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, quant-ph
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Improved algorithms for learning quantum Hamiltonians, via flat polynomials
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Do Quantum Neural Networks have Simplicity Bias?
要約 ディープニューラルネットワーク（DNN）の成功の1つの仮説は、DNNは表現 … 続きを読む
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FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for machine learning force field
要約 クレブシュ ゴルダン変換 (CG 変換) は、多体相互作用を効果的にエンコ … 続きを読む
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Quantum Curriculum Learning
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Learning pure quantum states (almost) without regret
要約 私たちは最小限の後悔を持って量子状態トモグラフィーの研究を開始します。 学 … 続きを読む
KANQAS: Kolmogorov Arnold Network for Quantum Architecture Search
要約 量子アーキテクチャ探索 (QAS) は、量子の利点に向けた量子回路の最適化 … 続きを読む
Provably Efficient Exploration in Quantum Reinforcement Learning with Logarithmic Worst-Case Regret
要約 量子強化学習 (RL) は最近急速に注目を集めていますが、その理論的な理解 … 続きを読む